바운딩 박스 & 폴리곤 (Bounding Box & Polygon)
1픽셀의 오차도 허용하지 않는 완벽한 경계:
프롬데이터의 객체 탐지(Object Detection) 가공
1픽셀의 오차도 허용하지 않는 완벽한 경계:
프롬데이터의 객체 탐지(Object Detection) 가공
[ 기본이 가장 강력한 차이를 만듭니다]
모든 시각 지능 AI의 시작은 객체의 위치를 정확히 정의하는 것에서 시작됩니다. 단순히 사각형을 그리고 외곽선을 따는 것처럼 보이지만, 그 안에는 ‘객체의 특성에 대한 이해’와 ‘일관된 기준’이 담겨 있어야 합니다. 프롬데이터는 수백만 건의 가공 경험을 바탕으로, AI 모델이 혼란을 느끼지 않는 가장 깨끗하고 정밀한 ‘바운딩 박스’와 ‘폴리곤’ 데이터를 구축합니다.
Bounding Box: 가장 빠르고 효율적인 객체 탐지의 표준
바운딩 박스는 객체의 상하좌우 끝점을 연결하여 사각형 형태로 위치를 정의하는 기법입니다. 프롬데이터는 속도와 정확도의 밸런스를 유지합니다.
최적의 타이트함(Tightness)
객체와 박스 사이의 불필요한 마진을 최소화하여 AI가 배경 노이즈를 객체로 오인하지 않도록 정밀하게 가공합니다.
중첩 및 가림(Occlusion) 처리
객체들이 서로 겹쳐 있거나 화면 밖으로 일부가 잘린 경우(Truncation)에도, 프롬데이터만의 고도화된 가이드라인에 따라 객체의 가려진 부분을 추론하거나 노출된 부분만을 정확히 정의합니다.
대량 생산 최적화
프롬데이터의 유연한 인력 운영 시스템을 통해 수십만 장 단위의 이미지 내 수백만 개 객체에 대한 바운딩 박스 작업을 단기간 내 고품질로 완수합니다.
Polygon: 비정형 객체를 위한 픽셀 단위의 정밀 세공
폴리곤은 객체의 외곽선을 따라 여러 개의 점을 찍어 형태를 정밀하게 추출하는 기법입니다. 주로 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation) 학습에 사용됩니다.
곡선 및 복잡한 형태 완벽 대응
나무, 구름, 불규칙한 모양의 제품 불량 등 직선으로 정의할 수 없는 객체의 경계를 픽셀 단위로 추적하여 가공합니다.
점(Point)의 최적화
너무 적은 점은 형태를 왜곡하고, 너무 많은 점은 데이터 무거운 부하를 줍니다. 프롬데이터는 객체의 곡률을 분석하여 형태는 보존하면서 학습 효율은 극대화하는 ‘최적 점 배치’ 노하우를 보유하고 있습니다.
도메인 특화 폴리곤
의료 영상의 장기 경계, 자율주행의 도로 연석 등 고도의 집중력이 필요한 영역에서 숙련된 전문 어노테이터가 오차 없는 경계선을 만들어냅니다.
왜 프롬데이터의
기본 가공은 품질이 다른가?
“사람이 읽고 기계가
학습한다”
숙련된 라벨러의 통찰력 단순히 눈에 보이는 대로 그리는 것이 아니라, 이 데이터가 AI 모델에서 어떻게 해석될지를 이해하는 숙련된 인력이 투입됩니다.
가이드라인의 입체적 해석:
“그림자에 가려진 바퀴의 끝은 어디인가?”,
“유리창에 비친 보행자는 객체인가?”
등 현장에서 발생하는 수많은 난제에 대해 프롬데이터는 데이터 사이언티스트 수준의 정답 기준을 수립합니다.
3단계 전수 검수 시스템
(Zero-Defect Policy)
- Step 1: 작업자 자가 검토 및 가이드라인 준수 확인.
- Step 2: 숙련된 검수자의 1차 전수 검수 (좌표 이탈 및 클래스 오분류 체크).
- Step 3: 프로젝트 매니저(PM)의 최종 샘플링 및 데이터 무결성 검증.
유연하고 혁신적인
피드백 루프
작업 과정에서 발견되는 모호한 객체나 새로운 엣지 케이스는 즉시 고객사와 공유되어 가이드라인을 업데이트합니다. 이러한 유연한 소통은 프로젝트 후반부의 데이터 재작업 비용을 획기적으로 줄여줍니다.
활용 도메인 및 사례
(Use Cases)
스마트 리테일
무인 매장 내 수만 개의 상품 객체
인식용 바운딩 박스.
자율주행
차량, 이륜차, 보행자, 도로 표지판 등
주행 환경 내 모든 객체 추출.
지능형 CCTV
침입자, 유기물, 특정 위험 물체 탐지를
위한 영상 프레임 가공.
의료 및 바이오
현미경 세포 이미지, X-ray 내 특정
부위 폴리곤 추출.
자주 묻는 질문 (FAQ for Vision AI)
Q. 아주 작은 객체(Micro Object)도 가공이 가능한가요?
A. 네, 고해상도 이미지 내에서 10×10 픽셀 미만의 아주 작은 객체도 프롬데이터의 정밀 확대 가공 툴과 숙련된 라벨러의 집중력을 통해 정확하게 짚어냅니다.
Q. 작업 결과물을 어떤 포맷으로 받을 수 있나요?
A. JSON, XML, CSV, YOLO(TXT), COCO 등 고객사에서 사용하시는 학습 프레임워크에 맞는 모든 포맷으로 맞춤형 납품이 가능합니다.
Q. 기존에 잘못된 데이터가 많은데, 전수 수정도 해주시나요?
A. 물론입니다. 프롬데이터는 기존 데이터셋의 품질을 진단하고, 기준에 맞지 않는 바운딩 박스나 폴리곤 좌표를 재조정하는 ‘데이터 정제 및 리라벨링’ 서비스에 강점이 있습니다.
AI의 첫 단추, 가장 견고하고 정밀하게 채워드립니다
바운딩 박스와 폴리곤은 기본이지만, 그 결과는 결코 기본에 머물러서는 안 됩니다.
프롬데이터와 함께라면 귀사의 모델은 가장 명확한 시각적 정의를 학습할 수 있습니다.